1 Introducción
La presentación de datos y resultados de análisis estadísticos por medio de gráficos es considerada una tarea importante en el proceso de comunicación de ideas o conclusiones. Usualmente cuando alguien recibe en sus manos un documento con gráficos, la primera mirada se dirige a éstos.
Los gráficos estadísticos son importantes en los distintos momentos del análisis de los datos. En una primera instancia son muy útiles para complementar medidas de resumen y tomar conocimiento de la estructura de los mismos, descubrir patrones o tendencias, o bien detectar situaciones anómalas. Si el estudio es observacional o exploratorio, los gráficos pueden ayudarnos a generar futuras preguntas de investigación. Luego en la parte de modelado, son importantes para verificar el desempeño de los modelos y verificar sus supuestos. Por último, en la etapa final, un gráfico correctamente diseñado puede ayudar a resumir y comunicar los principales hallazgos del estudio.
La siguiente cita de John Tukey resume lo anterior:
Un gráfico puede valer más que mil palabras, pero puede tomar muchas palabras para hacerlo John W. Tukey
En esta unidad veremos como esas palábras requeridas para hacer el gráfico se traducen en líneas de código en R.
1.1 Principios para crear gráficos
Una ventaja de los gráficos es que pueden mostrarnos cosas que de otra forma es muy difícil o imposible ver, ésta es una de las razones por las cuales casi todos los análisis estadísticos deberían comenzar con gráficos. Correa y Gonzales (2002), enuncian los siguientes principios a considerar al momento de presentar un gráfico:
Entendibilidad ¿Nos permite el gráfico visualizar las relaciones entre las variables? ¿Interactúan los elementos en el gráfico para maximizar nuestra percepción de las relaciones entre las variables?
Claridad ¿Son los elementos del gráfico claramente distinguibles? ¿Son los elementos más importantes del gráfico visualmente prominentes?
Consistencia ¿Son los elementos de los gráficos consistentes con su uso en gráficos anteriores? ¿Existen nuevos elementos del gráfico que requieren una descripción adicional?
Eficiencia ¿Están los elementos del gráfico representando eficientemente los datos? ¿Hay elementos en el gráfico que sirven a más de un propósito?
Necesidad ¿Es el gráfico una forma útil de representar estos datos? ¿Es cada elemento en el gráfico necesario?
1.2 Elementos de un gráfico
También los mismos autores identifican los elementos básicos de un gráfico estadístico:
- Títulos: principal y secundarios (si son necesarios)
- Descripción del Gráfico, generalmente en la descripción al pie de la figura.
- Región de datos y símbolos
- Ejes (horizontal, vertical o ambos)
- Escalas con las unidades de los ejes
- Leyendas con el código de colores, marcas, etc.
2 Sistemas de gráficos en R
R cuenta con dos sistemas para graficar: graphics y grid. Ambos vienen por defecto con la instalación de R.
El paquete graphics, tambien conocido como base plot system. Este paquete provee la función genérica plot() para hacer gráficos simples, y otras funciones para gráficos específicos (hist(), barplot(), boxplot(), etc.). Usa un enfoque de papel y lápiz por capas donde el gráfico final es una sumatoria de capas que se agregan una a la vez sin posibilidad de modificarse luego. Generalmente es OK para gráficos simples o exploratorios. Para gráficos más complejos (con subgrupos o multipanel) requiere programar más. Una desventaja es la sintaxis poco consistente.
El paquete grid agrega funcionalidades al sistema base para definir paneles, escalas, etc., pero no se usa directamente. Sobre estas funcionalidades se desarrollaron dos paquetes muy importantes: lattice y ggplot
El paquete lattice, desarrollado por Deepayan Sarkar, implementa gráficos tipo trellis (multipanel). lattice tiene un sintaxis más coherente y en vez de tener un enfoque por capas, todos los componentes del gráfico se declaran en una función. muy conveniente para gráficos condicionales pero complicada para combinar gráficos o hacer ajustes finos.
El paquete ggplot, desarrollado por Hadley Wickham, está basado en la filosofía Gramática de gráficos (grammar of graphics , por eso gg). Combina los dos enfoques: por capas y función. Uno provee los datos, indica que variables asignar a las estéticas (ejes, escalas, colores, símbolos) y las geometrías o formas que se quieren graficar y ggplot se encarga del resto. Se puede ir agregando capas. Es muy potente para la exploración y visualización de datos en formato de tabla con filas (observaciones) y columnas (variables).
En esta unidad vamos a desarrollar las funciones de ggplot que forma parte del paquete tidyverse
3 Gráficos con ggplot2
Como dijimos antes, ggplot es un paquete R para producir gráficos estadísticos implementando la gramática de los gráficos, un marco de trabajo para crear y describir visualizaciones de datos desarrollado por Leland Wilkinson en su libro “The Grammar of Graphics” publicado en 2005. Este marco proporciona una manera sistemática de crear visualizaciones al descomponer un gráfico en diferentes componentes y definir una serie de reglas para combinarlos evitando así las limitaciones de los gráficos predefinidos. Además, ggplot es compatible con otros paquetes que permiten crear gráficos interactivos o animaciones.
El modelo en el que se basa ggplot lo hace realmente fácil de aprender: hay un conjunto simple de principios básicos y muy pocos casos especiales. También la documentación existente es muy buena y detallada ( guía de referencia, libro ), y cuenta con una comunidad de usuarios muy activa.
En la web existen varias galerías donde se pueden ver ejemplos así como algunas extensiones avanzadas. Estos recursos son muy últiles ya que contienen el código fuente para reproducir los gráficos.
3.1 ¿Cómo instalar y utilizar ggplot?
ggplot es parte del meta-paquete tidyverse por lo tanto para instalarlo por primera vez en la computadora tenemos las siguientes alternativas:
# Sólamente el paquete ggplot2
install.packages("ggplot2")
# O junto con la familia tidyverse
install.packages("tidyverse")Lo anterior se debe realizar por única vez si el paquete no está previamente instalado en la máquina. Para usar las funciones en una sesión de trabajo hay que cargarlo con library():
# Solo
library("ggplot2")
# O junto con la familia tidyverse
library("tidyverse")En resumen:
Cuando cargamos el paquete tidyverse utilizando la función library(), R va a avisarnos en la consola que está enmascarando (reemplazando) algunas funciones que ya estaban en el entorno, o bien el paquete nos devuelve algun mensaje.
Por ejemplo, en este caso nos indica que la función filter() del paquete dplyr está enmascarando la función filter() del paquete stats. Además, nos indica bajo que versión de R se construyó la última versión del paquete.
A menos que diga Error ..., eso está bien.
3.2 Gramática de gráficos
En líneas generales el concepto de gramática de gráficos es una forma describir los componentes de un gráfico de manera tal que permita su generalización. Como se mencionó previamente, este concepto fue propuesto por Leland Wilkinson quien describe una serie de reglas que definen como estos componentes del gráfico mapean las distintas características de los datos (variables, observaciones). El paquete ggplot implementa una variante por capas de este paradigma (gg es por grammar of graphics). Como resultado, se crean una serie de capas que permiten describir y construir visualizaciones de manera estructurada en cuanto a representación de los elementos pero a su vez flexible para generar combinaciones nuevas.
3.2.1 Componentes en ggplot
Los gráficos de ggplot se definen por la combinación de capas (layers), escalas (scales), coordenadas (coords) y facetas (facets). Adicionalmente a estos componentes se pueden aplicar temas (themes) que permiten controla los detalles del diseño de la visualización.
Los layers constan de 5 elementos: los datos (data), los elementos de mapeo (mapping), la transformación estadística (stat), la geometría (geom), y el ajustes de posición (position). Generalmente, sobre todo para gráficos simples, data y mapping se definen una vez para todo el gráfico dentro de la función ggplot(). En otras situaciones se da a nivel de cada layer o capa. Los layers se construyen con las funciones geom_* y stat_* que veremos más adelante.
El
dataes un set de datos que contiene la información que se desea visualizar en la capa. Generalmente es un objeto tipodata.frameo similar, e.g.tibble. En algunos casos se pueden combinar varios set de datos definidos para cada capa.Los elementos de mapeo o
mappingson definidos medianteaes()para indicar la forma en que las variables y observaciones van a ser representadas en la visualización mediante propiedades visuales (ejes x e y, lineas, colores, rellenos, etc.).Los
geomso geometrías representan la parte visual un gráfico: puntos, líneas, polígonos, etc.Las
statsson los algoritmos utilizados para calcular nuevos valores para un gráfico. Estos aplican transformaciones estadísticas a los datos. Por ejemplo, pueden resumir los datos calculando el promedio, agrupando datos, calculando frecuencias, o ajuste de un modelo lineal o suavizado. Para saber qué transformación estadística utiliza ungeompuede inspeccionarse el valor predeterminado del argumentostat. Por ejemplo,?geom_barmuestra que el valor predeterminado parastates count, lo que significa que geom_bar() usa stat_count().Los ajustes de posición (
position) permiten controlar la posición de los elementosgeomsdentro de un layer para evitar su superposición oLas
scalesasignan los valores del espacio de datos a valores en el espacio de los elementos estéticos (aestheticsoaes). Por ejemplo, el uso de un color, forma o tamaño de en ungeompuede ser controlado por un atributo de los datos. Las escalas también definen las leyenda y los ejes.Sistema de coordenadas (
coord) que define que variables definirán el espacio del gráfico y como se representarán, e.g. coordenadas cartesianas, polares, etc.Paneles (
facets) es un elemento que permite especificar una o más variables para dividir el gráfico en paneles y así mostrar subgrupos de datos. Esto permite ver visualizar relaciones condicionales entre variables, e.g.y ~ x | z, es decir, que pasa con la variablexeycuando cambiaz.
Adicionalmente a estos componentes se pueden aplicar temas (themes) que permiten controlar los detalles del diseño de la visualización, tipografía, posición de algunos objetos, paleta de colores, etc. Los valores predeterminados de ggplot son un buen punto de partida pero exiten opciones predefinidas que pueden modificarse para generar un tema particular.
3.3 Primer gráfico paso a paso
Veamos con un ejemplo como se combinan los componentes anteriormente vistos para realizar un gráfico simple. Para esto vamos a usar el set de datos iris que viene por defecto en R. Este set de datos contiene mediciones de la estructura floral de tres especies del género Iris.
data(iris)
head(iris)## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosaNuestro primer gráfico tendrá como objetivo mostrar la relación que existe entre las características de la flor Sepal.Width (ancho del sépalo) y Sepal.Length (longitud del sépalo), y potencialmente ver si esta es similar entre especies. Veamos paso por paso como se construye el gráfico.
Primero definimos el set de datos que usaremos:
ggplot(data = iris)
Como vemos esto no produjo nada ya que no indicamos cuales son las variables que queremos graficar y cómo graficarlas. Nuestro layer solo tiene la información de data. Agreguemos ahora la información acerca de las variables que queremos mapear a los ejes x e y del gráfico con aes(). Usando el operador + podemos concatenarlo al comando anterior.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)
Aquí vemos que, si bien no hemos graficado nada, la información suministrada permite a ggplot identificar los ejes, definir el espacio de coordenadas (cartesianas por defecto) y proponer unos límites en función del rango de valores de las variables.
Agreguemos ahora la geometría: en este caso tiene sentido usar geom_point() ya que queremos mostrar un punto por cada observación.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point()
Como vemos ahora el gráfico va tomando forma. Este tipo de gráficos se llama gráfico de dispersión y muestra la relación entre dos variables numéricas. Por defecto no se aplica ninguna transformación estadística, cada punto representa los valores de largo y ancho de sépalo que se encuentran en el data frame, lo que equivale a stat = "identity".
A este gráfico vamos a agregarle alguna función que permita resumir la relación entre ambas variables, por ejemplo un modelo de regresión. La mejor forma de representarlo sería una línea. Para eso vamos a agregar otro layer con geom_line() donde indicaremos una transformación de los datos stat = smooth. La transformación smooth produce una función aproximada que intenta capturar patrones importantes en los datos, dejando de lado el ruido. Agregando el parámetro method = "lm" (linear model) le pido que estime la recta de regresión de la variable dependiente sepal.width, dado el regresor sepal.length.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm')
Esta relación casi nula o negativa es para todo el set de datos y puede enmascarar algún patrón por especies. Agreguemos la información de Species al gráfico utilizando otros atributos estéticos, en este caso el color de los puntos:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm')
De este gráfico surge que la relación en realidad es positiva para todas las especies!
Dependiendo el tipo de geom tenemos distintos atributos estéticos para explorar: color y alpha (transparencia) para todos, shape y size para puntos, linewidth y linetype para lineas, y fill para barras, etc. Que tipo de atributo estético depende también de la naturaleza de la variable: continua o discreta. Veamos como queda mapear los valores de Species al atributo shape (forma):
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, shape = Species) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm')
Las estéticas se pueden combinar para mostrar mas relaciones entre variables. Por ejemplo, además de shape = Species podríamos agregar la información de los pétalos como tamaño y color:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, shape = Species,
size = Petal.Width, color = Petal.Length) +
geom_point() +
geom_line()
Claramente esto es una exageración pero muestra la potencialiadad del gráfico. Siempre hay que tener en cuenta los principios vistos al principio, balance entre simplicidad del gráfico y la cantidad de información que queremos comunicar.
Finalmente vamos a ver como mejorar los nombres de los ejes, leyendas y agregar un título. Esto lo hacemos con labs(). También agregamos algún tema predefinido o como theme_bw().
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, shape = Species,
size = Petal.Width, color = Petal.Length) +
geom_point() +
geom_line() +
labs(x = "Sepal width (cm)", y = "Sepal length (cm)",
color = "Petal length (cm)", size = "Petal width (cm)",
shape = "Species", title = "My first plot") +
theme_bw()
3.4 Geometrías: los bloques para construir gráficos
Existen muchas geometrías disponibles en el paquete ggplot. El sitio web de referencia contiene el listado exhaustivo de las opciones que tenemos para representar distintos tipos de datos. Como vimos antes, estos geoms son atajos del comando layer() para agregar capas a nuestro gráfico combinando data, mapping, stats y position. Pueden usarse como unico layer del gráfico o bien combinarse para crear visualizaciones mas complejas.
Algunos de geoms más comunes son:
geom_point(), lo vimos anteriormente, cada dato se representa por un punto en el sistema de coordendas. Una variante esgeom_jitter()que permite agregar una variabilidad aleatoria para evitar que se superpongan los puntos cuando el eje x es discreto.geom_line()dibujan líneas uniendo puntos de izquierda a derecha. Una variante esgeom_path()` que une puntos en función de su orden en el set de datos. Las líneas se utilizan normalmente para explorar cómo cambian las cosas con el tiempo.geom_smooth()permite ajustar distintos modelos para mostrar la tendencia de los datos en forma de linea con opción a agregar información de los errores. Es un atajo para combinargeom_line()ystat_smooth().geom_boxplot()produce un diagrama de caja y bigotes para resumir la distribución de un conjunto de datos usando medidas de resumen robustas (mediana, cuartiles, etc.) y detectar valores atípicos.geom_histogram()ygeom_freqpoly()muestran la distribución de variables continuas agrupándola en clases o intervalos. Si hay muchos datosgeom_density()puede ser una alternativa.geom_bar()ygeom_col()nos permiten hacer gráficos de barras apiladas o a la par. La ultima es un atajo de la primera. Sirve para graficar frecuencias de variables categóricas o medidas de resumen de variables contínuas por grupos.
Algunos de los stats más utilizados:
stat_identity(): Toma los datos directamente de la base, sin modificarlos. Utilizamos stat = identity cuando queremos graficar los valores que se encuentran en las celdas de nuestra matríz de datos.stat_count(): Cuenta la cantidad de casos para cada valor de la variable. Utilizamos stat = count cuando queremos graficar frecuencias.stat_smooth(): Calcula medias condicionales según algún método de suavizado (lm, loess, gam).stat_bin(): Divide una variable continua en intervalos (bins) y cuenta cuantas observaciones corresponden a cada intervalo.stat_density(): Calcula y extrae una estimación de la densidad del kernel.stat_summary(): Calcula medidas de resumen como media, desvío, etc.
| Geometría | Transformación estadística por defecto |
|---|---|
| geom_bar() | count |
| geom_col() | identity |
| geom_point() | identity |
| geom_path() | identity |
| geom_line() | identity |
| geom_smooth() | smooth |
| geom_freqpoly() | bin |
| geom_histogram() | bin |
| geom_density() | density |
Veamos en detalle estos gráficos y algunos más avanzados.
3.4.1 Gráficos de puntos
Este es el clásico gráfico de dispersión donde podemos representar como mínimo dos variables continuas que definen un espacio de coordendas. Esto lo vimos al graficar la relación entre Sepal.Width y Sepal.Length
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
labs(x = "Sepal width (cm)", y = "Sepal length (cm)",
title = "Gráfico de dispersión")
Alternativamente este gráfico de puntos puede mostrar la relación de una variable cuantitativa (e.g. Sepal.Width) con alguna cualitativa (e.g. Species)
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Sepal.Width) +
geom_point() +
labs(x = "Species", y = "Sepal width (cm)",
title = "Gráfico de dispersión")
En este caso tiene sentido agregar un ruido aleatorio a la posición sobre el eje X para evitar la superposición de puntos.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Sepal.Width) +
geom_jitter(width = 0.1) +
labs(x = "Species", y = "Sepal width (cm)",
title = "Gráfico de puntos")
Sobre este gráfico podríamos agregar una estadística de resumen, por ejemplo la media:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Sepal.Width) +
geom_jitter(width = 0.1) +
geom_point(stat = "summary", fun = mean, color = "red") +
labs(x = "Species", y = "Sepal width (cm)",
title = "Gráfico de puntos")
Este tipo de gráficos nos da pie para pensar en agregar otras medidas de resumen que es el gráfico que vemos a continuación.
3.4.2 Boxplot o diagramas de cajas
Cuando un conjunto de datos incluye una variable categórica y una o más variables continuas, probablemente es de interés como cómo varían los valores de las variables continuas con los niveles de la variable categórica. El gráfico anterior de algún modo mostraba eso.
Cuando tenemos suficiente cantidad de datos para cada categóría, un gráfico muy util es el gráfico de caja o boxplot. Este gráfico inventado por John Tukey hace 40 años pero sigue siendo vigente y muy potente. Se construye a partir de medidas posición robustas: mediana, cuartiles, etc. Permite visualizar dispersion de los datos, la tendencia central y detectar valores atípicos. Veamos un ejemplo con Petal.Length.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_boxplot() +
labs(x = "Species", y = "Petal length (cm)",
title = "Boxplot")
Por defecto geom_boxplot() usa un factor de escala de 1.5 y muestra los valores atípicos y outliers leves y extremos. Si solo queremos aquellos outliers extremos, es necesario indicar coef = 3
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_boxplot(coef = 3) +
labs(x = "Species", y = "Petal length (cm)",
title = "Boxplot")
Como vemos los valores outliers antes indicados desaparecen porque son valores atípicos leves, i.e. están entre las vallas internas y externas.
El gráfico de caja puede combinarse con otros geoms, por ejemplo, agregando la media con stat = 'summary', fun = mean:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_boxplot(coef = 3) +
geom_point(stat = "summary", fun = mean, color = "red") +
labs(x = "Species", y = "Petal length (cm)",
title = "Boxplot")
O podemos agregarle los puntos observados, con un poco de desplazamiento que vimos en geom_jitter():
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_boxplot(coef = 3) +
geom_point(stat = "summary", fun = mean, color = "red") +
geom_jitter() +
labs(x = "Species", y = "Petal length (cm)",
title = "Boxplot recargado")
3.4.3 Gráfico de tipo violín
Siguiendo con la idea de ver la distribución de los datos, otra alternativa muy popular, sobre todo cuando los datos son muchos, es representar de manera compacta la densidad de la distribución, destacando las áreas donde se encuentran más puntos.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_violin() +
geom_point(stat = "summary", fun = mean, color = "red") +
labs(x = "Species", y = "Petal length (cm)",
title = "Violin plot")
En este gráfico, al igual que en el boxplot, se ve claramente donde se concentran los datos.
3.4.4 Histogramas, poligonos de frecuencia y densidad
Una forma clásica de ver la distribución de los datos cuantitativos es el histograma. Esto se logra agrupando las observaciones en en clases o intervalos y luego contando la cantidad de obervaciones dentro de cada intervalo. De esta manera en el eje X se tiene el rango de valores y en el eje Y se representan las frecuencias, que pueden ser absolutas o relativas (%).
Veamos como se distribuye la longitud de los pétalos primero ignorando la especie:
ggplot(data = iris) +
aes(x = Petal.Length) +
geom_histogram() +
labs(x = "Petal length (cm)",
title = "Histograma")
Aquí vemos que los datos tienen al menos 2 grupos bien definidos. Usando el argumento binwidth y bins podemos controlar el ancho y el número de clases.
Si agregamos la especie usando fill o color podemos diferenciar entre S. versicolor y S. virginica.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Petal.Length, fill = Species) +
geom_histogram() +
labs(x = "Petal length (cm)", fill = "Species",
title = "Histograma")
Cuando los grupos se superponen esta visualización no es muy útil. Una alternativa es usar geom_frepoly() para obtener un contorno del histograma que permita ver grupos superpuestos.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Petal.Length, color = Species) +
geom_freqpoly() +
labs(x = "Petal length (cm)", fill = "Species",
title = "Polígono de frecuencias")
Ahi vemos bien el detalle donde se superponen estas dos especies. La forma de los polígonos dependen del grado de detalle que le demos eligiendo el numero y ancho de clases.
Una alternativa al polígono de frecuencia es la gráfica de densidad, geom_density (). Estas gráficas de densidad son más difíciles de interpretar ya que los cálculos subyacentes son más complejos y ademas hacen suposiciones que no son ciertas para todos los datos, por ejemplo la distribución subyacente es continua, ilimitada y fluida.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Petal.Length, color = Species) +
geom_density() +
labs(x = "Petal length (cm)", fill = "Species",
title = "Densidades")
3.4.5 Graficos de barras o columnas
Estos tipos de gráficos se realizan con las funciones: geom_bar() y geom_col(). La diferencia radica en el tipo de stat que se calcula y representa en la altura de las barras.
geom_bar() hace que la altura de la barra sea proporcional al número de casos en cada grupo (o si se proporciona la estética del peso, la suma de los pesos) y por lo tanto usa stat_count(). Esto es de utilidad para cuando queremos hacer un gráfico de frecuencias de una variable discreta.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species) +
geom_bar() +
labs(title = "Frecuencia especies")
En este caso el gráfico es poco atractivo ya que el set de datos tiene 50 casos para cada especie.
Por su parte, geom_col() sirve para representar datos únicos en la altura de las barras ya que usa stat = "identity" y deja los datos como están. Si por cada valor de x tenemos varios datos éstos se van a agregar y se muestra el total.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_col() +
labs(title = "Sumatoria de longitud de pétalos",
y = "Total Petal length (cm)")
Este gráfico a priori no tiene sentido ya que el eje y muestra la sumatoria de la longitud de petalos de las 50 observaciones de cada especie. Para mostrar una medida de resumen se debe combinar geom_bar() con stat = "summary"
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Length) +
geom_bar(stat = "summary", fun = mean) +
labs(title = "Longitud promedio de los pétalos (cm)",
x = "Especie")
3.4.6 Graficos medias e intervalos
Una opción muy común es agregar una medida de variabilidad o incertidumbre cuando las barras o puntos representan medidas de tendencia central. Supongamos que queramos tener para cada especie el largo de pétalo medio y un intervalo que represente el desvió estándar respecto a esa medida de resumen. Primero necesitamos obtener las estadísticas descriptivas. Para esto podemos usar dplyr
library(dplyr)
meds_sd <- group_by(iris, Species) %>%
summarise(ybar = mean(Petal.Length), s = sd(Petal.Length))
meds_sd## # A tibble: 3 × 3
## Species ybar s
## <fct> <dbl> <dbl>
## 1 setosa 1.46 0.174
## 2 versicolor 4.26 0.470
## 3 virginica 5.55 0.552Luego usamos ese nuevo data frame para construir la visualización con geom_col() mas un layer geom_errorbar(). Este nuevo layer agrega más atributos estéticos para mapear.
ggplot(data = meds_sd) +
aes(x = Species, y = ybar, ymin = ybar - s, ymax = ybar + s) +
geom_col() +
geom_errorbar(width = 0.1) +
labs(title = "Longitud promedio de los pétalos (cm)",
x = "Especie", y = "Longitud promedio de los pétalos (cm)")
Otra opción es usar la geometría geom_pointrage():
ggplot(data = meds_sd) +
aes(x = Species, y = ybar, ymin = ybar - s, ymax = ybar + s) +
geom_pointrange() +
labs(title = "Longitud promedio de los pétalos (cm)",
x = "Especie", y = "Longitud promedio de los pétalos (cm)")
Finalmente podríamos agregar sobre este gráfico los puntos originales con un color distinto. Como combinamos dos set de datos distintos conviene definir data y aes en cada layer. De paso probemos el tema theme_classsic().
ggplot() +
geom_jitter(
data = iris,
aes(x = Species, y = Petal.Length),
color = "gray", width = 0.1
) +
geom_pointrange(
data = meds_sd,
aes(x = Species, y = ybar, ymin = ybar - s, ymax = ybar + s)
) +
labs(title = "Longitud promedio de los pétalos (cm)",
x = "Especie", y = "Longitud promedio de los pétalos (cm)") +
theme_classic()
3.4.7 Gráficos de torta
Finalmente, una opción popular para representar datos categóricos es el famoso gráfico de torta o sectores o pie chart. Aunque este tipo de gráficos es muy conocido, existe un amplio criticismo y se aconseja solo cuando las categorías son pocas.
Desde el punto de vista de la gramática de gráficos, este gráfico es un gráfico de barras o columnas representado usando coordenadas polares. Veamos como transformar el gráfico de barras representando frecuencias de especies en un gráfico de torta usando coord_polar() y algunos extras:
ggplot(data = iris) +
aes(x = "", fill = Species) +
geom_bar(width = 1, color = "white") +
coord_polar("y") +
labs(title = "Frecuencia especies") +
theme_void()
En este caso, theme_void() nos permite eliminar algunos componentes del gráfico (fondo, grilla, etiquetas numéricas, ejes) que generalmente no se usan en este típo de visualización.
3.4.8 Gráficos de texto
Así como se usaron puntos para representar los datos en un gráfico de dispersión y otras variables que definen grupos se incluyeron como colores, rellenos, etc., es posible directamente usar el identificador del caso o el grupo al que pertenece la observación como una geometría usando geom_text().
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_text(aes(label = Species)) +
labs(x = "Sepal width (cm)", y = "Sepal length (cm)")
En casos como éste donde hay una superposición importante de los rótulos, y además los rótulos se repiten mucho (hay solo 3 especies en 150 observaciones), es más eficiente manejar una escala de colores como vimos antes.
No obstante, si de todos modos quisíeramos mejorar esta distribución de rótulos evitando superposición, podríamos usar el paquete ggrepel que tiene funciones para evitar superposición.
# Instalar ggrepel si no está instalado
# install.packaes('ggrepel')
# Cargar ggrepel
library(ggrepel)
# Gráfico con ggrepel::geom_text_repel()
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_text_repel(aes(label = Species)) +
labs(x = "Sepal width (cm)", y = "Sepal length (cm)",
title = "Gráfico de dispersión")
Como comentamos antes, en este caso se esta forzando el algoritmo y hay muchos puntos que al superponerse demasiado son omitidos. Esto se controla con max.overlaps.
3.4.9 Algunos extras
Las geometrías anteriormente vistas se pueden combinar en distintas formas. Algunas constituyen en si mismas algunas visualizaciones estándar (e.g. histograma, boxplot). Otras al combinarse crean visualizaciones únicas.
A continuación se muestran algunas geometrías extra comúnmente usadas:
Por ejemplo, podemos graficar lineas verticales, horizontales o con una determinada orientación. Tomando el ejemplo de las medias de longitud de pétalos por especie se podría pensar en agregar la media general de la longitud de los pétalos combinando la información de las tres especies. Esto se hace con geom_hline().
ggplot() +
geom_jitter(
data = iris,
aes(x = Species, y = Petal.Length),
color = "gray", width = 0.1
) +
geom_pointrange(
data = meds_sd,
aes(x = Species, y = ybar, ymin = ybar - s, ymax = ybar + s)
) +
geom_hline(data = iris, aes(yintercept = mean(Petal.Length))) +
labs(title = "Longitud promedio de los pétalos (cm)",
x = "Especie", y = "Longitud promedio de los pétalos (cm)") +
theme_classic()
Se pueden usar varias lineas de referencia, incluso por paneles. Otro ejemplo sería agregar una linea 1:1 con geom_abline() a un gráfico de dispersión entre el largo y ancho de los pétalos. En este caso tendría una ordenada al origen 0 y pendiente 1
ggplot(iris) +
aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width) +
geom_point() +
geom_abline(slope = 1, intercept = 0) +
labs(title = "Relacion entre longitud y ancho de los pétalos", x = "Longitud de los pétalos (cm)",
y = "Ancho de los pétalos (cm)") +
lims(x = c(0, 8), y = c(0,8)) +
theme_classic()
Aquí puede verse que la relación es menor a 1.
3.5 Sistemas de coordendas
Como vimos antes para el gráfico de torta, podemos usar el componente coords para definir cambios en el sistema de coordenadas de un gráfico. Por defecto siempre se asume que las coordenadas son cartesianas (coord_cartesian()) donde hay ejes X e Y.
Otra alternativa es utilizar un sistema de coordenadas polares (coord_polar()) para gráficos de torta y gráficos tipo tela de araña o radar.
Existen algunos atajos útiles para modificar el sistema de coordenadas como por ejemplo coord_flip() que permite rotar el gráfico 90°.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Species, y = Petal.Width) +
geom_bar(stat = "summary", fun = mean) +
coord_flip() 
O coord_fixed() que permite ajustar ambos ejes para mantener un determinado aspecto controlado por ratio. Por ejemplo, para hacer un gráfico que muestre la relación entre las dimensiones de los pétalos en una escala 2 a 1, es decir, 2 unidades en el eje y representan 1 unidad en x. Si la relación deseada es 1:1 entonces coord_equal() es un atajo útil.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width) +
geom_point(stat = "summary", fun = mean) +
coord_fixed(ratio = 2)
También se pueden aplicar transformaciones específicas a cada eje con coord_trans(). Veamos en el caso anterior como podríamos expresar Petal.Width en escala logarítmica y Petal.Length en escala de raíz cuadrada.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Petal.Length, y = Petal.Width) +
geom_point(stat = "summary", fun = mean) +
coord_trans(y = "log10", x = "sqrt") 
En este caso no tiene mucho sentido pero para variables con distribuciones muy asimétricas, estas transformaciones pueden mostrar una relación fácil de modelar linealmente.
3.6 Gráficos condicionales o por paneles: facets
Todo lo anteriormente visto puede aplicarse tanto para un gráfico único como para uno dividido en subgraficos o paneles. Esto último se hace facilmente usando una o más variables condicionales con facets. Este tipo de gráficos también se denomina gráficos condicionales ya que muestran la relación de al menos dos variables de interés a través de los niveles de una tercera variable: y ~ x | z.
Por ejemplo, en el primer gráfico vimos como mostrar la relación de las dimensiones de los sépalos usando la especie como color. Eventualmente, ese gráfico podría dividirse en 3 paneles (uno por especie) y mostrar en cada uno el subconjunto de puntos.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm') +
facet_wrap(~ Species)
Hay dos tipos de facetado: facet_wrap() y facet_grid(). El primero permite agregar una o mas variables condicionales pero cada subpanel se muestra secuencialmente. Funciona bien cuando tenemos una sola variable para dividir los subplots o pocos niveles en la combinación. La forma de indicar la variable es ~ variable.
En cambio, facet_grid() permite organizar los subplots en filas y columnas. Las variables se indican en este orden fila ~ columna. Para este ejemplo vamos a crear una variable que divide las observaciones segun un largo de pétalo arbitrario y luego usar la especie y esas nueva variable para mostrar la relación de las dimensiones de los sépalos:
# Creacion de una segunda vairable para ilustrar el ejemplo
iris$Petalo4 <- iris$Petal.Length > 4
# Gráfico usando facet_grid
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm') +
facet_grid(Petalo4 ~ Species)
Aquí vemos como las especies quedaron en columnas y se generaron dos filas de acuerdo a si las observaciones tenían una longitud de pétalo mayor a 4 cm.
Por defecto los subplots o facets tienen escalas iguales en ambos ejes. A veces conviene dejar una o las dos escalas variar libremente, esto se hace con el argumento scales y las palabras clave 'free_y', 'free_x' o 'free' (ambas a la vez).
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm') +
facet_wrap(~ Species, scales = "free")
Otra aspecto importante en la visualización usando facets es el texto que identifica cada panal. Esto depende de cómo están configurados los datos y se controla con el argumento labeller. Por defecto se toma el valor del factor que se usa para definir los grupos. En algunos casos conviene incluir el nombres de la variable.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm') +
facet_wrap(~ Species, labeller = label_both)
O bien construir nuestros nombres ad-hoc:
# Vector con los nombres que queremos mostrar
lbls <- c(
setosa = "I. setosa",
virginica = "I. virginica",
versicolor = "I. versicolor"
)
# Grafico con custom labels
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length) +
geom_point() +
geom_line(stat = 'smooth', method = 'lm') +
facet_wrap(~ Species, labeller = labeller(Species = lbls))
3.7 Temas
Los temas en ggplot hacen referencia a la forma de controlar la posición, el aspecto, y las formas de los distintos componentes del gráfico. El listado de componentes que se pueden modificar en un tema se incluyen en ?theme(). Como vemos la lista es larga ya que cada aspecto del gráfico puede controlarse permitiendo crear nuestros propios temas.
Por defecto los gráficos utilizan un tema llamado theme_gray() que tiene una selección de parámetros elegante y que sirve para la mayoría de los casos. No obstante, existen otros temas específicos que pueden ser de interés.
En algunos ejemplos anteriores vimos como agregar el tema blanco y negro theme_bw() el cual básicamente remueve el fondo gris. También vimos theme_classic() que introduce más modificaciones. El listado de temas se puede ver en la pagina de ayuda de cualquier tema, e.g. ?theme_gray
Los temas pueden considerarse como un punto de partida sobre el cual podemos hacer modificaciones extra para definir nuestro propio tema. Por ejemplo, el tema them_bw() remueve el fondo gris pero si queremos quitar la grilla podemos hacer:
# Modificar el tema
mi_tema <- theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank())
# Aplicar nuestro nuevo tema.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species) +
geom_point() +
labs(x = "Sepal width (cm)", y = "Sepal length (cm)",
color = "Species") +
guides(position = "bottom") +
mi_tema
Otro aspecto muy util es controlar la posición de la leyenda. Esto se puede hacer con los argumentos legend.* dentro del tema.
# Modificar el tema
mi_tema <- theme_bw() + theme(panel.grid = element_blank(),
legend.position = "bottom")
# Aplicar nuestro nuevo tema.
ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species) +
geom_point() +
labs(x = "Sepal width (cm)", y = "Sepal length (cm)",
color = "Species") +
guides(position = "bottom") +
mi_tema
Podemos encontrar los componentes a modificar de los temas aquí: https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html
3.8 Librería plotly: gráficos interactivos y más llamativos
Como siempre ocurre con R, aparecen cada vez más librerías o paquetes que mejoran algunas características de los anteriores, o bien, proponen nuevas. En este caso vamos a presentar un ejemplo usando el paquete plotly. Para instalarlo:
# Instalación del paquete ploty
install.packages("plotly")Todos los gráficos hechos con el paquete plotly tienen la capacidad de ser interactivos dentro del panel de gráficos de R, de RStudio, y si se incluyen dentro de un documento HTML. Si se copia el gráfico y se pega en un documento de Word, o un PDF, perderá la capacidad de ser interactivo.
Por interactivo nos referimos a la capacidad de, mediante el mouse, obtener información del gráfico o bien interactuar haciendo zoom para explorar partes especificas. Veamos un ejemplo con un gráfico de puntos.
library(plotly)
plot_ly(data = iris, x = ~Sepal.Length, y = ~Petal.Length,
type = "scatter", name = ~ Species)Las sintaxis es un poco diferente a lo que veníamos viendo para ggplot pero conserva alguna lógica. Necesitamos definir el dataframe con los datos, qué variable se mapean en cada eje, en type el tipo de gráfico o geometría que queremos utilizar y con name los subgrupos.
Una opción para convertir nuestro gráfico hecho en ggplot en una visualización interactiva es usando la función de ggplotly(). Funciona bien para visualizaciones simples y con pocos layers. Hagamos el mismo gráfico anterior primero en ggplot y luego convirtiéndolo en plotly:
# gráfico ggplot
plt <- ggplot(data = iris) +
aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species) +
geom_point()
plt
Conversión a plotly:
ggplotly(plt)Existen muchas más opciones para controlar el aspecto y comportamiento de estos gráficos, los cuales escapan al objetivo de esta unidad. La guia de referencia es un buen punto de partida.